Ausgabevariablen

Tulpe L2
Überblick | Analysekriterien | Ausgabevariablen | Profilanalyse | Syntaktische Komplexität | Literatur

• Sätze/Text
  Quantitative Zählung der einzelnen Sätze eines Aufsatzes
  
• Wörter/Text
  Quantitative Zählung der einzelnen Wörter eines Aufsatzes
  
• MLS
  Durchschnittliche Länge der Sätze innerhalb eines Aufsatzes. Dabei wird das arithmetische Mittel über die Anzahl der Wörter in den Sätzen gebildet.
  
• MLTS
  Durchschnittliche Länge der verwendeten Teilsätze. Ähnlich wie bei der Bestimmung des Wertes für MLS wird das arithmetische Mittel über die Anzahl der verwendeten Wörter gebildet. Als Einheit für die Analyse werden aber einzelne Teilsätze zugrundegelegt. Teilsätze werden durch Oberflächenmerkmale wie Kommata und Gedankenstriche bestimmt.
  
• Max. Grießhaber
  Die maximale Stufe im Zweispracherwerb nach Grießhaber (siehe nähere Erklärung), die der Verfasser des Aufsatzes erreicht hat.
  
• TTR
  Die Type-Token-Relation (TTR) ist in der quantitativen Linguistik ein wichtiges Mittel, um Aussagen über den Reichtum des Wortschatz treffen zu können. Grundlage dazu ist die Unterscheidung der Wörter eines Textes in “token” (jedes einzelne vorkommende Wort) und “type” (welche der vorkommenden Wörter gehören zu verschiedenen Wortstämmen?). Aus diesen beiden Konzepten (Token und Type) lässt sich nach Auszählung eines Textes die “Type-Token-Relation” bilden – also die Relation zwischen der Zahl der Wörter einer Wortart (z.B. Verben) insgesamt und der Zahl der verschiedenen Wörter – und zur Beurteilung des Wortschatzreichtums nutzbar machen. Die Type-Token-Relation gibt Aufschluss darüber, ob ein Text einen eher stereotypen oder eher reichhaltigen Wortschatz aufweist.
  
  Der TTR-Wert liegt zwischen 0 und 1, wobei hohe Werte auf einen großen Wortschatz schließen lassen, der situationsangemessen und variabel eingesetzt wird.
  
  Dieser Wert kann momentan sowohl für den gesamten Text bestimmt werden, als auch für die einzelnen Wortarten:
  
  
  • Nomen
  • Verben
  • Adjektive
    
• MTLD
  Mit MTLD (measure of textual lexical diversity) wird ein Verfahren aus den USA (McCarthy 2005) implementiert, welches einen wesentlich valideren Wert für die lexikalische Varianz eines Textes liefert, als dies mit den gängigen standardisierten und nicht standardisierten Type-Token-Verhältnismaßen möglich ist, da mittels einer speziellen Form der Textfaktorisierung die Abhängigkeit der Ergebnisse von der absoluten Textlänge eliminiert wird. Je höher der Wert, desto größer ist die Wortschatzvarianz.
  
• TTR (Wortfelder)
  Der ein Wert für die Variabilität des Wortschatzes kann nicht nur für Wortarten bestimmt werden, sondern auch für spezifische Wortfelder. Standardmäßig ist es in TULPE L2 möglich, drei sehr allgemeine Wortfelder zu betrachten. In einer späteren Version von TULPE L2 wird es möglich sein, eigene Wortfelder zu definieren. In TULPE L2 analysierbare Wortfelder:
  
  • Sagen
    Verben, die eine Sprachhandlung zum Ausdruck bringen. Z.B. sagen, flüstern, schreien, fragen, etc.
    
  • Gehen
    Verben, die die Bewegung eines Akteurs anzeigen. Z.B. gehen, laufen, rennen, stolpern, hüpfen, etc.
    
  • Temporaladverbien
    Adverbien, die eine zeitliche Struktur in der Geschichte erzeugen. Z.B. dann, danach, später, bevor, anschließend, zuerst, etc.
    
• STR
  (Satz/Teilsatz-Relation)Ein Maß zur Bestimmung der sprachlichen Komplexität.
  
  Bestimmung der durchschnittlichen Satz- und Teilsatzlänge:
  
  • Die beiden folgenden Beispiele umfassen jeweils 2 Sätze. Beispiel 1. besteht aus zwei Hauptsätzen ohne Relativ- oder Nebensätze. Die Durchschnittliche Satzlänge von ca. 5 Wörtern entspricht in diesem Fall der durchschnittlichen Teilsatzlänge.
    
    “Der Unterricht war interessant. In den ersten Pausen ist er einsam.”
    
    Im Beispiel 2. bestehen die Sätze aus mehreren Teilsätzen. Die durchschnittliche Satzlänge liegt in diesem Fall bei 21, die der Teilsätze bei 8,4 Wörtern.
    
    “Als er fertig war , putzte er sich die Zähne und holte seine Mappe aus seinen Zimmer , zog sich die Jacke an und gab seinen Eltern einen Abschiedskuss wie jeden Morgen . Nun ging er den Schulweg zur Gesamtschule, die er sich ausgesucht hat .”
    
    Zur Bestimmung der Werte, wird dieses Vorgehen auf alle Sätze eines Textes angewandt und ein gemeinsamer Mittelwert (Durchschnittswert) berechnet.
    Je höher der Wert, desto größer ist die sprachliche Komplexität
    
• Feilke
  siehe nähere Erklärung
  
• Kohäsionsgrad (gesamt)
  Beim Schreiben von Texten ist nicht nur die Kompetenz im Bilden richtiger, komplexer Sätze oder im Finden der richtigen, treffenden, passenden Wörter nötig, sondern darüber hinaus auch die Fähigkeit Sätze so zueinander in Beziehung zu setzen, dass ein kohärenter Text entsteht. Dies bedingt zum einen ein passende inhaltliche Strukturierung, aber auch eine textimmanente, inhaltsunabhängige Komponente, die mit dem Begriff der Textkohäsion bezeichnet wird. Dabei geht es um die Verbindungen der Sätze untereinander, Relativanschlüsse, erneutes Aufgreifen von Diskursobjekten, zeitliche und räumliche Strukturierung etc. Im Folgenden werden einige kohäsionsstiftende Mittel aufgelistet:
  • Temporale und lokale Strukturierung durch Adverbien und Bestimmungen
    • Temporal – danach, dann, am nächsten Morgen, etc.
    • Lokal – dort, am anderen Ufer, etc.
  • Referenzfortsetzungen
    • Pronomen: Die Prinzessin ‘ Sie
    • Pronominaladverbien: deshalb, daher
    • Thematische Fortsetzung: Die Tochter des Königs ‘ Die Prinzessin
  • Pronominale Relativanschlüsse
    • Die Prinzessin, die den Frosch küsste.
    • Der Tag, an dem wir verreisen werden, steht noch nicht fest.
  • Konjunktionen (sub- und koordinierend)
    • Die Prinzessin ging in den Park, weil das Wetter so schön war
• Kohäsionsgrad (temporal)
  Ein wichtiges Kriterium der Textkompetenz bei Narrationen ist die zeitliche Strukturierung einer Geschichte. Bei der temporalen Kohäsion werden nur die kohäsiven Elemente in die Berechnung einbezogen, die eine zeitliche Struktur erzeugen können. (Temporaladverbien und zeitliche Bestimmungen)